python - 一种使用 numpy 的热编码

Question

如果输入为零，我想创建一个如下所示的数组:

[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0]

如果输入为 5:

[0,0,0,0,0,1,0,0,0,0]

对于上面我写的:

np.put(np.zeros(10),5,1)

但它不起作用。

有什么方法可以在一行中实现吗？

Answer 1

通常，当您想要在机器学习中获得用于分类的 one-hot 编码时，您有一个索引数组。

import numpy as np
nb_classes = 6
targets = np.array([[2, 3, 4, 0]]).reshape(-1)
one_hot_targets = np.eye(nb_classes)[targets]

one_hot_targets 现在是

array([[[ 0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.],
        [ 1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]]])

.reshape(-1) 用于确保您拥有正确的标签格式(您可能还有 [[2], [3], [4], [ 0]])。 -1 是一个特殊值，意思是“把所有剩余的东西都放在这个维度上”。由于只有一个，它会将数组展平。

复制粘贴解决方案

def get_one_hot(targets, nb_classes):
    res = np.eye(nb_classes)[np.array(targets).reshape(-1)]
    return res.reshape(list(targets.shape)+[nb_classes])

包

您可以使用 mpu.ml.indices2one_hot .它经过测试且易于使用:

import mpu.ml
one_hot = mpu.ml.indices2one_hot([1, 3, 0], nb_classes=5)